Bart Andrew Kosko (Kansas City, 7 de febrero de 1960) es un escritor estadounidense y profesor de ingeniería eléctrica y derecho en la Universidad del Sur de California (USC). Es considerado uno de los grandes divulgadores de la lógica borrosa por su libro Fuzzy thinking (traducido al español como Pensamiento borroso), en el que plantea que el razonamiento humano puede representarse mediante grados de pertenencia (típicamente en [0,1]) y no únicamente como decisiones de todo o nada. En 2022, recibió el Premio Donald O. Hebb de aprendizaje neuronal de la Sociedad Internacional de Redes Neuronales.
Antecedentes personales Kosko es licenciado en Filosofía y Economía por la USC (1982), máster en Matemáticas Aplicadas por la UC San Diego (1983), doctor en Ingeniería Eléctrica por la UC Irvine (1987) bajo la dirección de Allen Stubberud y licenciado en Derecho por la Facultad de Derecho de Concord . Está habilitado para ejercer la abogacía en California y ante los tribunales federales, y trabajó a tiempo parcial como asistente jurídico en la Fiscalía del Distrito de Los Ángeles .
Sobre sus libros miniaturadeimagen|if we eat an apple slowly, at what point do we have an object that we can no longer consider to be an apple? El libro más popular de Kosko hasta la fecha fue el éxito de ventas internacional Fuzzy Thinking, que trata sobre el pensamiento humano en una escala de grises, más que en blanco y negro. Su libro más reciente es Noise. También ha publicado relatos cortos y la novela de suspense cibernético Nanotime, sobre una posible Tercera Guerra Mundial que transcurre en dos días del año 2030. El título de la novela acuña el término «nanotiempo» para describir la aceleración del tiempo que se produce cuando las mentes son alojadas en chips informáticos de alta velocidad, en lugar de cerebros lentos.
Investigación Las contribuciones técnicas de Kosko se han centrado en tres áreas principales: lógica difusa, redes neuronales y el ruido, entendido a nivel más global y filósófico.
En lógica difusa, introdujo los mapas cognitivos difusos, subconjuntos difusos, sistemas difusos aditivos, teoremas de aproximación difusa, reglas difusas óptimas, memorias asociativas difusas, varios sistemas difusos adaptativos basados en redes neuronales, medidas de razón de difusidad, la forma de los conjuntos difusos, la varianza condicional de los sistemas difusos, y la visión geométrica de los conjuntos difusos (finitos) como puntos en hipercubos y su relación con el debate actual de difusidad versus probabilidad .
En redes neuronales, Kosko introdujo la técnica no supervisada de aprendizaje hebbiano diferencial, a veces llamada "sinapsis diferencial", y más famosamente la familia de arquitecturas neuronales de retroalimentación BAM o memoria asociativa bidireccional, con teoremas de estabilidad global correspondientes.
En el campo del ruido, Kosko introdujo el concepto de resonancia estocástica adaptativa, utilizando algoritmos de aprendizaje neuronal para encontrar el nivel óptimo de ruido que se debe añadir a muchos sistemas no lineales para mejorar su rendimiento. Demostró diversas versiones del llamado "teorema del intervalo prohibido", que garantiza que el ruido beneficiará a un sistema si su nivel promedio no se encuentra dentro de un intervalo de valores. También demostró que el ruido puede acelerar la convergencia de las cadenas de Markov al equilibrio.
Lista de libros publicados
No ficción
(with coauthor Simon Haykin)
Ficción
Referencias
Categoría:Nacidos en Kansas City (Kansas) Categoría:Matemáticas aplicadas Categoría:Profesores de la Universidad del Sur de California Categoría:Alumnado de la Universidad del Sur de California Categoría:Alumnado de la Universidad de California en San Diego Categoría:Libertarios de Estados Unidos